RAG / 检索增强生成

post-graph-rag: A PostgreSQL-Native Graph RAG Engine

post-graph-rag：一款原生PostgreSQL图检索增强生成引擎

Chandan Rajah

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 post-graph-rag是一款开源PostgreSQL原生图RAG引擎，解决现有图RAG的基础设施、图质量、时间累积问题，在三语料库对比中构建更优图且支持时间演化特性

Comments 22 pages, 6 figures

LivingRAG: Augmenting Graph RAG with Experience

LivingRAG：用经验增强图检索增强生成（Graph RAG）

Yuzhuo Cui, Zongye Zhang, Qingjie Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出具备可复用推理经验的LivingRAG框架，通过在Graph RAG中添加可写入经验存储，提升多跳问答准确率并减少完成令牌使用量。

Multi-Granularity Context-Enhanced RAG over Multimodal Knowledge Graphs

面向多模态知识图谱的多粒度上下文增强检索增强生成

Zongyu Wu, Yilong Wang, Xiaochen Wang, Minhua Lin, Zhichao Xu, Fenglong Ma, Xiang Zhang, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有多模态知识图谱RAG方法的语义鸿沟问题，本文提出CEMMKG框架，通过多粒度局部与全局上下文增强，有效提升了多模态GraphRAG的性能与适用性。

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A Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots

基于RAG的聊天机器人中针对提示注入的分层安全框架

Gulshan Saleem, Nisar Ahmed, Muhammad Imran Zaman, Ali Hassan, Umar Mujahid

机构 * ICCK Transactions on Information Security and Cryptography（信息安全与密码学国际会议交易） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出三层防御框架，通过输入过滤、上下文指令层级和输出审计，将提示注入攻击成功率从71.4%降至11.3%，误报率4.8%，延迟开销61.2毫秒。

Comments Submitted in ICCK Transactions on Information Security and Cryptography

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, Xingcheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。

Comments v2: revised version, with the earlier copy of this revision inadvertently posted as a separate submission ( arXiv:2608.12129 (https://arxiv.org/abs/2608.12129), now withdrawn)

Beyond the Chatbot: Co-Learning and Co-Teaching through a Dual-Persona Generative-AI Assistant

超越聊天机器人：通过双角色生成式AI助手实现共学与共教

Chaido Mizeli, Marina Delianidi, Konstantinos Diamantaras

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究开发一款适配希腊教育领域的双角色生成式AI助手，可切换教学/学习角色，支持师生共学共教，构建了连接技术与课程的教学生成助手框架。

Comments 14 pages, 4 figures

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

A Storage-Retrieval Gap in Parametric Knowledge Graph Memory

参数化知识图谱记忆中的存储-检索差距

Martino M. L. Pulici, Cuong Xuan Chu, Evgeny Kharlamov, Volker Tresp

机构 * Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 该研究提出将知识图谱编译为 LoRA 适配器库的参数化知识存储方案，发现其存在存储的知识无法通过语义相似性检索的差距，为参数化知识图谱记忆的应用提供了思路并指出核心开放问题。

Comments 12 pages, 2 figures, 7 tables, accepted at SKGi 2026